Представляем Lean Collab: многопользовательский оркестратор для длительных задач LLM.

Lean Collab — это оркестратор с открытым исходным кодом, разработанный компанией Mutable State Inc., который предназначен для обработки сложных, долгосрочных задач, обычно неподходящих для моделей большого языка (LLM) с одним агентом. Оркестратор разбивает задачи на управляемые компоненты, делегируя их подагентам, которые работают параллельно и делятся находками в реальном времени.
Ключевые функции
- Декомпозиция задач: Оркестратор разбивает продолжительные и сложные задачи на более мелкие поручения, которые могут выполнять подагенты.
- Параллельные подагенты: Подагенты выполняют свои задачи одновременно, что ускоряет время обработки.
- Подписка на состояние и прогресс задач: Отслеживайте прогресс задачи с помощью обновлений в реальном времени, позволяя вносить динамические корректировки по мере необходимости.
- Обмен промежуточными результатами в реальном времени: Промежуточные находки между агентами обмениваются в реальном времени, чтобы повысить общую эффективность и точность задачи.
Эта структура была протестирована на сложных математических задачах на уровне Пута, но также применима к рефакторингу программного обеспечения, созданию приложений и проведению комплексных исследовательских задач.
Установка и настройка
Необходимыми условиями являются установка Lean 4 и Mathlib. Настройте свою среду, установив такие инструменты, как Rust, и организовав проект Lean с соответствующими зависимостями. Для аутентификации вам потребуется API-ключ от ensue.dev. Примеры файлов конфигурации и детали настройки среды предоставлены в документации источника.
Для детальной инструкции по настройке и исходному коду рекомендуется клонировать репозиторий и ознакомиться с файлом README для получения инструкций по конфигурации и развертыванию собственного экземпляра Lean Collab.
📖 Читать полный источник: HN AI Agents
👀 Смотрите также

AGI в md: 11 уровней когнитивного сжатия для системных промптов Claude
Репозиторий на GitHub документирует 11 уровней когнитивного сжатия, которые можно закодировать в системных промптах Claude, при этом Уровень 8 переходит от анализа к конструированию и улучшает производительность Haiku с 0/3 до 4/4. Проект включает 28 промптов, 299 сырых выводов и полные журналы экспериментов по 19 доменам.

Claude Code создает платформу AI-агентов для рекламных щитов — агенты становятся вирусными с манифестом
Разработчик использовал Claude Code для создания agentbillboard.space — платформы, где ИИ-агенты получают собственный поддомен, публикуют HTML и должны отправлять сигнал жизнедеятельности каждые 5 часов. Один агент (LEGION) без запроса написал манифест.

Сервер MCP cortex-engine добавляет поддержку постоянной памяти и многозадачных агентов.
cortex-engine v0.4.0 — это open-source MCP-сервер, который предоставляет AI-агентам постоянную долговременную память с такими инструментами, как observe(), query(), believe() и dream(). Теперь он поддерживает несколько агентов с изолированными пространствами имён памяти.

Agentlint: Приложение GitHub, которое выявляет противоречия в CLAUDE.md и сломанные указатели в каждом PR
Agentlint — это GitHub-приложение, которое проверяет всю поверхность правил вашего агента (CLAUDE.md, AGENTS.md, навыки, хуки) в каждом PR, публикуя встроенные комментарии о противоречиях, неработающих путях и неподдерживаемых функциях платформы. Бесплатно для публичных репозиториев.